Sistema de control IoT para avicultura

Sistema IoT para avicultura con sensores, pesaje y conectividad para transformar datos de campo en información sobre la producción.

El proyecto nació de la necesidad de Trinovati de desarrollar un sistema IoT para avicultura orientado al seguimiento de la producción de aves en una cooperativa. La plataforma tenía que recoger datos directamente en los galpones y llevar esa información a un sistema central de análisis.

La propuesta iba más allá de medir temperatura y humedad. El objetivo era integrar distintos parámetros de la producción (sensores ambientales, pesaje, consumo de agua, ventilación y magnitudes eléctricas) en una infraestructura de adquisición y comunicación capaz de operar en las condiciones reales de las granjas.

Con miles de productores asociados a la cooperativa, los datos podían ayudar a responder una pregunta importante: ¿por qué algunas granjas tenían mejores resultados que otras? El proyecto muestra cómo hardware, firmware, sensores y comunicación pueden formar una sola arquitectura de IoT aplicada a la producción. Vea también otros proyectos de ingeniería electrónica desarrollados por ECK.

Sistema IoT para avicultura: el desafío

Trinovati dominaba el software y el análisis de datos, pero necesitaba apoyo en el desarrollo del hardware y el firmware de los equipos instalados en campo.

ECK participó en el proyecto desarrollando la electrónica necesaria para la adquisición de los sensores y la comunicación de los datos.

Entre las magnitudes previstas en el sistema estaban temperatura, humedad, peso, velocidad del aire, consumo de agua, calidad del aire, CO₂ equivalente, compuestos orgánicos volátiles, corriente eléctrica, presión y luminosidad.

Eso convertía al equipo en un verdadero hub de sensores para el galpón.

Hardware desarrollado para el entorno de producción

El sistema tenía que operar directamente en las instalaciones de los productores y usar componentes disponibles comercialmente, para permitir luego la fabricación de los equipos.

Se usaron distintos sensores y circuitos, entre ellos TSL25721, CCS811, DS18B20, SPD810, CS2482S y SHT3, además de sensores NTC de 10 kΩ.

Para el sistema de pesaje se usó el CS5530, un conversor A/D de alta resolución que ECK ya conocía de aplicaciones de pesaje.

La medición de la velocidad del aire exigió además desarrollar una solución mecánica específica, con piezas fabricadas por impresión 3D.

LoRa y Wi-Fi para conectar los galpones

Uno de los principales desafíos era transportar los datos recogidos dentro de las instalaciones.

Para eso, el proyecto combinó dos tecnologías de comunicación.

La comunicación de larga distancia usaba LoRa con módulos RFM95, mientras que equipos basados en ESP32 permitían también conectividad por Wi-Fi.

Así, los distintos puntos de adquisición podían enviar la información a una central encargada de concentrar los datos de la producción.

El sistema también se diseñó para funcionar tanto con alimentación de la red eléctrica como con batería, seleccionando la fuente y manteniendo la batería cargada.

Datos para entender la producción

La finalidad del proyecto no era solo poner sensores dentro de un galpón.

Los datos recogidos en los productores se enviaban a una plataforma desarrollada en Python, encargada de consolidar y analizar la información.

Con eso fue posible comparar parámetros ambientales y productivos entre distintas granjas.

La idea era identificar qué condiciones estaban asociadas a los mejores resultados y usar esa información para mejorar la producción de los demás asociados.

Producir mejor, no simplemente producir más rápido

En la avicultura industrial, la uniformidad y el tiempo de producción tienen un impacto directo en el resultado económico.

Un lote con aves que alcanzan pesos similares dentro del período planificado facilita incluso etapas posteriores del proceso productivo, como el procesamiento automatizado.

Pero esa eficiencia tiene que lograrse sin comprometer la salud de los animales.

Por eso, la información sobre peso, temperatura, ventilación, calidad del aire, agua, iluminación y consumo de energía gana valor cuando se analiza en conjunto.

En lugar de observar solo el resultado final, el sistema permitía seguir las condiciones que contribuían a ese resultado.

De la medición individual a la inteligencia colectiva

La escala de la cooperativa creaba otra posibilidad interesante.

Con información centralizada de un gran número de productores, sería posible identificar prácticas con mejores resultados y usarlas como referencia para otros asociados.

La misma infraestructura de datos podría apoyar la planificación de acciones colectivas, como la compra de alimento balanceado, la vacunación y el seguimiento de las condiciones de producción.

Así, el equipo desarrollado en campo era solo la primera capa de una arquitectura mayor:

sensores → adquisición electrónica → LoRa/Wi-Fi → centralización → análisis de datos.

Ingeniería aplicada

En este proyecto, el trabajo de ECK se concentró principalmente en el desarrollo del hardware, el firmware, la adquisición de los sensores, el pesaje y la conectividad.

ESP32 · LoRa/RFM95 · Wi-Fi · sensores ambientales · pesaje · conversión A/D · gestión de energía · firmware embebido

El plazo inicial para desarrollar el prototipo era de aproximadamente 45 días, por los compromisos de la startup con sus inversores.

El resultado fue una plataforma electrónica capaz de reunir distintos sensores y llevar la información del entorno real de producción hasta un sistema central de análisis.